測試數據生成提示詞：批量造 Mock 數據（JSON、SQL INSERT、CSV，含邊界值，不用真實個人資料）
開發聯調、寫測試、做演示時需要一批像樣的假數據時用：給出表結構或數據格式，得到字段之間邏輯一致的測試數據，按比例混入邊界值和異常值，並附上可重複生成的腳本，避免用生產數據帶來泄露風險。
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請幫我生成測試數據。 - 數據結構（建表語句、TypeScript 類型、JSON 示例或字段列表）： [粘貼結構] - 輸出格式：[JSON/SQL INSERT/CSV] - 數量：[數量]（例：20 條直接給出；1 萬條則給生成腳本） - 用途：[如前端列表頁演示、單元測試、性能測試] - 業務規則與字段之間的關係：[業務規則與字段之間的關係]（例：下單時間晚於註冊時間、已退款訂單必須有退款時間） - 需要覆蓋的特殊情況：[如空值、超長名稱、零金額] 要求： 1. 數據要真實可信：中文姓名、城市、商品名符合常見習慣；數值分佈合理（比如訂單金額大多數在幾十到幾百之間，少數很大），不要全是整數或全部相同。 2. 保持字段之間的邏輯一致：時間先後、狀態與時間字段的對應、外鍵引用的記錄真實存在、彙總字段等於明細之和。 3. 私隱：不使用任何真實個人資料。手機號用明顯的測試號段或打碼格式，電郵用 example.com 域名，身份證號這類字段生成格式正確但標註為測試數據的值，或者直接留空。 4. 預設約 80% 為正常數據，其餘混入邊界值和異常值，並在輸出後用一張表說明哪幾條是特殊數據、覆蓋了什麼情況。 5. 數量超過 50 條時，不要直接輸出數據，改為給出生成腳本（用 [腳本語言]），要求：固定隨機種子可重複生成；可以通過參數調整數量；如果用到第三方造數據庫，寫明庫名和安裝命令。 6. SQL 格式時，按外鍵依賴順序輸出插入語句（先主表後子表）。
高亮處換成你自己的內容：[粘貼結構]、[JSON/SQL INSERT/CSV]、[數量]、[如前端列表頁演示、單元測試、性能測試]、[業務規則與字段之間的關係]、[如空值、超長名稱、零金額]、[腳本語言]
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使用說明
怎麼填變量：[業務規則與字段之間的關係] 最能體現數據質素，寫得越細，造出來的數據越不容易在聯調時「一看就是假的」或觸發莫名其妙的校驗錯誤。[腳本語言] 寫你項目裏用的，比如 Python 或 Node.js。
常見坑：
- 讓 AI 直接輸出幾千條數據，往往中途截斷，或者後面的數據開始大量重複。超過幾十條就讓它寫腳本。
- 只生成「完美」的數據，測不出問題。模板要求按比例混入邊界值，並列出特殊數據清單，方便寫斷言。
- 不要為了「更真實」把生產數據庫導出來改一改再用，這仍然有泄露風險。造數據比脫敏生產數據更安全。
追問技巧：追問「再生成一批專門用於測試排序和分頁的數據：同名、同時間、同金額的記錄各若干條」，這類數據很容易測出排序不穩定的問題。
示例輸出
示例，僅供參考（JSON，節選）
json
[
{"id": 1, "name": "陳思遠", "phone": "138****0001", "email": "[email protected]", "city": "杭州", "registered_at": "2026-01-05T09:12:00+08:00", "orders_count": 3},
{"id": 2, "name": "歐陽明月", "phone": "139****0002", "email": "[email protected]", "city": "成都", "registered_at": "2026-02-18T21:40:00+08:00", "orders_count": 0},
{"id": 3, "name": "測試用戶名稱長度達到上限測試用戶名稱長度達到上限", "phone": null, "email": "[email protected]", "city": "", "registered_at": "2026-03-01T00:00:00+08:00", "orders_count": 0}
]| 編號 | 特殊情況 |
|---|---|
| 2 | 複姓、訂單數為 0 |
| 3 | 名稱超長、手機號為空、城市為空字符串、註冊時間在零點 |
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